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1.
偏最小二乘(Partial least square,PLS)是一种基于数据驱动可以处理多个因变量对多个自变量的回归建模方法,因其具有提取质量相关信息的特性,在质量相关复杂工业过程监控中得到广泛的应用,成为近几十年复杂工业过程故障检测和诊断领域的研究热点.对此,介绍线性、非线性、动态PLS模型及其故障检测技术.首先,介绍标准PLS模型,在此基础上对传统PLS模型进行细化分并指出其优缺点,针对标准PLS存在的两个问题以及工业过程数据的两种极端情况,从数据预处理类、多空间类和分块类三方面梳理线性PLS模型的发展和改进历程;其次,将非线性PLS模型扩展方法分为两类,重点介绍核函数非线性PLS模型的研究现状;再次,指出动态扩展方法的两种基本思路,对PLS动态模型进行分类,阐明动态特性的成因,从本质上揭示两种动态扩展方法的原理,按照分类综述动态PLS模型的发展现状;最后,指出该领域亟需解决的问题和未来研究方向.  相似文献   
2.
偏最小二乘(PLS)算法通常适用于稳定工况下的工业过程故障检测.在日趋复杂的工业过程中,过程数据通常不满足正态分布,存在非线性、动态、多模态等问题.针对多模态问题,已有大量模态区分方法可用,但这些方法都未考虑质量相关因素,因此并不适用于质量相关类算法.为此,针对质量相关类算法提出新的质量相关模态区分规则,该规则通过核模糊聚类对添加线性递增时间变量的数据在时间方向上进行初步的聚类,再通过质量相关指标进一步准确划分模态;同时,过程复杂化导致静态控制限不能满足故障检测的需求,现存的动态控制限适用范围具有一定的局限性,可通过改进动态控制限将其推广为广义动态综合控制限.实验中,先是基于两种非线性偏最小二乘模型将新方法应用于青霉素发酵过程故障检测中,极大减少了漏报率和误报率.最后,通过数值仿真实验验证了添加线性递增时间变量的合理性.  相似文献   
3.
提出一套针对加权Moller算法的广义加权规则用于探讨改进并行提取次成分分析的理论和方法问题.该规则仅在加权Moller算法上引入一个加权规则参数,通过调节参数后算法性能上的变化,实现加权Moller算法稳定性在动力学层面上的分析,探讨加权参数变化对算法稳定性的影响.基于常微分方程方法对所提出规则下的加权Moller算法进行稳定性证明,并分析其中关键函数的性质.最后,MATLAB仿真验证了所提出规则的性能和算法性质.  相似文献   
4.
偏最小二乘(PLS)是一种广泛应用于多变量统计过程监控中的有效算法,高效偏最小二乘(EPLS)是近年提出的一种PLS改进算法,在质量相关故障检测中具有良好的检测效果,但当测试数据含有质量无关故障时,EPLS算法的误报率偏高,可能导致误报警,对工业过程中的故障检测有较大影响.为降低检测质量无关故障的误报率,将EPLS结合4种正交信号修正(OSC)方法提出4种OSC-EPLS算法.用质量无关故障样本建立OSC模型对在线监测数据进行预处理,将处理后的信息用EPLS算法进行故障检测,误报率明显降低.最后结合田纳西-伊斯曼工业过程,应用OSC-EPLS、PLS、EPLS算法进行故障检测,分别比较误报率和有效报警率的大小,体现所提出算法在故障检测中的优势.  相似文献   
5.
改进潜结构投影(MPLS)算法是一种反映过程变量与质量变量相关关系的多元统计分析方法,已有效应用于稳态过程的故障监控.对于缓时变工业系统,MPLS模型难以描述当前过程,因此,需定时更新模型以加强对当前过程的监控.常用的模型更新方式是数据扩充的方法,然而该方法重复使用历史数据导致建模样本不断积累,模型更新效率非常低下.为提高模型动态更新效率,提出递推改进潜结构投影(RMPLS)算法,采用递推结构动态更新MPLS模型,与数据扩充方法相比避免了样本累积,极大地提高了模型更新效率.最后,在田纳西-伊斯曼过程中比较RMPLS和MPLS的模型更新计算量和质量相关故障检测效果,结果表明RMPLS可有效降低模型更新计算量,并全面提高质量相关故障的监测能力.  相似文献   
6.
研究经典函数依赖与属性蕴含之间的关系.首先介绍Tarski量词消除理论,分别研究Tarski量词消除理论下的函数依赖表示方式和属性蕴含表示方式,得出无量词Tarski代数下函数依赖与属性蕴含表示的统一数学模型;然后,进一步从形式概念分析的角度进行深入研究,得出不同转换背景下函数依赖与属性蕴含两者成立的关系,并从函数的观点分析两者的根本语义差别;最后,基于Armstrong公理的满足性讨论函数依赖与属性蕴含所满足的Armstrong公理,基于Duquenne-Guigues基的满足性得出最小依赖集与Duquenne-Guigues基的关系,并对函数依赖与属性蕴含之间的关系进行全面总结.  相似文献   
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